Redis和MYSQL双写一致性分析_redis write-through write behind

缓存的问题

• 缓存雪崩（大量数据集中过期）；

• 缓存击穿（热点数据过期）；

• 缓存穿透（缓存和数据中都不存在该数据）

缓存淘汰

volatile-random，volatile-ttl，volatile-lru，volatile-lfu

allkeys-random，allkeys-lru，allkeys-lfu

读写缓存

• 同步直写： 写redis，同时也写数据库；

• 异步写回：先写redis，然后等redis淘汰数据时，同步写回数据到数据库中。

三个经典的缓存模式

• Cache-Aside Pattern： 旁路缓存模式

• Read-Through/Write-through

• Write-behind

1. Cache-Aside Pattern

Cache-Aside读流程

读请求

命中缓存 - 返回

没命中 - 读数据 - 更新缓存 - 返回

Cache-Aside 写流程

写请求

更新数据库 - 删除旧缓存

2. Read-Through/Write-Through（读写穿透）

Read-Through： 通过缓存抽象层Cache-Provider来操作读<